Python程式設計：避免使用循環的優秀方法！

我們知道在 Python 中使用循環速度是很慢，如果你正在處理類似的情況，那該怎麼辦呢？

在本文中，我將分享給大家分享可用於取代Python 迴圈的方法和案例：

##Map
• Filter
• Reduce

在開始使用上述函數之前，如果你還不熟悉lambda 函數，讓我們快速了解一下。

Lambda 函數是常規函數的替代方法。它可以在一行程式碼中定義，因此在我們的程式碼中佔用更少的時間和空間。例如，在下面的程式碼中，我們可以看到 lambda 函數的作用。

def multiply_by_2(x):
x*2

lambda 函數

lambda x: x*2

注意：最好使用 lambda 函數而不是常規函數。

1、Map

使用 map 函數，我們可以將函數應用於可迭代物件(列表、元組等)的每個值。

map(function, iterable)

假設我們想要在一個列表(可迭代物件)中得到一個正方形的數字。我們將首先建立一個 square() 函數來找出數字的平方。

def square(x):
return x*x

然後，我們將使用 map 函數將 square() 函數應用於輸入數字清單。

input_list = [2, 3, 4, 5, 6]
# Without lambda 
result = map(square, input_list)
# Using lambda function 
result = map(lambda x: x*x, input_list)
# converting the numbers into a list
list(result)
# Output: [4, 9, 16, 25, 36]

2、Filter

直觀地說，filter 函數用於從可迭代物件（列表、元組、集合等）中過濾掉值。過濾條件在作為參數傳遞給過濾器函數的函數內設定。

filter(function, iterable)

我們將使用 filter 函數來過濾小於 10 的值。

def less_than_10(x):
if x < 10:
return x

然後，我們將使用 Filter 函數將 less_than_10() 函數套用到值列表。

input_list = [2, 3, 4, 5, 10, 12, 14] 
# Without lambda
list(filter(less_than_10, input_list))
# using lambda function 
list(filter(lambda x: x < 10, input_list))
# Output: [2, 3, 4, 5]

3、Reduce

Reduce 函數與 map 和 filter 函數有點不同。它迭代地應用於可迭代物件的所有值，並且只傳回一個值。

在下面的範例中，透過應用加法函數來減少數字列表。最終輸出將是清單中所有數字的總和，即 15。

讓我們建立一個新增兩個輸入數字的addition() 函數。

def addition(x,y):
return x + y

接下來，為了獲得清單中所有數字的總和，我們將把這個加法函數作為參數應用到 reduce 函數。

from functools import reduce
input_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# Without Lambda function
reduce(addition, input_list))
# With Lambda function
reduce(lambda x,y: x+y, input_list))
# Output: 15

#

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